pytorch版本,cuda版本,系统cuda版本查询和对应关系
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发布时间：2024-09-29 12:43
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时间：2024-09-29 15:03
在使用PyTorch进行深度学习时，版本管理和显卡兼容性是至关重要的。要检查CUDA版本和显卡驱动状态，可以使用以下命令在Ubuntu系统中运行：
ubuntu-drivers devices：显示显卡驱动信息。
nvidia-smi：查看NVIDIA GPU的管理工具，包括CUDA版本。
另外，通过命令`nvcc -V`、`nvcc --version`或检查`/usr/local/cuda/version.txt`来查看CUDA Toolkit的安装版本。
遇到特定问题时，如AdaIN-TF-master训练中出现的错误，如`T7ReaderException: unknown object type / typeidx: 11`，可能需要调整某些参数，如`force_8bytes_long`。若在Python 3环境中遇到`NameError`，由于`xrange`已被`range`取代，只需将`xrange`替换为`range`即可。
在PyTorch训练中，如遇到`RuntimeError`（如`DataLoader worker exited unexpectedly`），特别是在Windows上，可能需要调整`num_workers`参数，将其设为0以避免数据加载错误。对于`OSError: [WinError 1455] 页面文件太小`，同样建议将`num_workers`设置为0。
`num_workers`代表数据加载时的工作进程数量，它影响了数据加载的并行性。如果设置为0，意味着数据将逐批加载，可能导致训练速度减慢，但可以避免一些运行时错误。
遇到`PermissionError`时，检查是否有文件权限问题，可能需要以管理员身份运行或清理无用的conda安装。有时，清理过期的安装包也可能有助于解决问题。
